近年來,隨著逆向工程技術(shù)的發(fā)展,三維點云模型廣泛應(yīng)用在虛擬現(xiàn)實、三維地圖、醫(yī)學(xué)圖像、影視特效等領(lǐng)域,如何快速準(zhǔn)確的建模,成為三維重建技術(shù)的關(guān)鍵問題。由于獲取的點云不可避免的存在冗余數(shù)據(jù),因此為保證建模的質(zhì)量與效率,有必要對點云進(jìn)行精簡等處理。本文針對重建過程中的點云數(shù)據(jù)精簡和三角網(wǎng)格重建問題進(jìn)行深入研究,具體研究工作概括如下。首先,針對現(xiàn)有的點云精簡算法在簡化過程中經(jīng)常丟失大量細(xì)節(jié)特征的問題,提出一種基于特征保留的點云精簡算法。該算法通過擬合點云數(shù)據(jù)的平整度值,對空間進(jìn)行細(xì)分,在特征區(qū)域引入法線估計和加權(quán)平均高斯核函數(shù)定義點特征,提取特征點;在平坦區(qū)域內(nèi)使用體素法進(jìn)行快速簡化,再利用隨機精簡法重新對點云進(jìn)行采樣,并融合到提取特征點后的點云中,然后去除重復(fù)點,實現(xiàn)點云的簡化。其次,在三角網(wǎng)格重建階段,針對網(wǎng)格生長效率低,網(wǎng)格生長質(zhì)量不高的問題,提出一種基于多準(zhǔn)則的三角網(wǎng)格重建算法。該算法在區(qū)域擴(kuò)張法的基礎(chǔ)上融合了投影法的思想,以一個種子三角形作為起始條件,利用投影法將三角形的鄰近點映射到二維切平面上,并設(shè)計了多個準(zhǔn)則快速確定候選擴(kuò)展點的范圍,然后將候選點的二維關(guān)系映射回三維空間,在空間內(nèi)... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Voronoi圖和Delaunay三角剖分過程

本章的算法首先從獲取初始種子點開始，并建立種子三角形。傳統(tǒng)的做種子點的選取，只是簡單的從點云隊列中任意選擇一點作為種子點，然三角形，但這會增加后續(xù)三角形生長方向的調(diào)整，法線估計等步驟，降行效率，所以有必要在算法開始階段規(guī)定三角形的生長方向和法線方向提出一種選擇種子點生長種子三角形的新方法。合適的種子點應(yīng)是點云值點，首先選擇點云數(shù)據(jù)在x軸方向上值最小的點，如果存在和x坐標(biāo)值，則選擇其他坐標(biāo)軸方向上值最小的點，然后應(yīng)同時考慮選取的種子點所有點的法向量的偏移方向是否一致。本文的判斷方法是，從坐標(biāo)極小計算極小值點的法向量和其鄰域內(nèi)每一個點的法向量的夾角，如果每一于 90 度，則認(rèn)為該點可以被選為種子點；如果出現(xiàn)與鄰域內(nèi)有一點的夾，則該點不能成為種子點，如圖 4-1 所示。如果坐標(biāo)極小值點不是種子一個僅大于極小值的點開始，遍歷所有點，找到一個符合要求的種子點0P 。

圖 4-2 建立種子三角形4.3.3 基于投影法的候選點集確定在得到種子三角形后，要根據(jù)種子三角形進(jìn)行區(qū)域增長。現(xiàn)階段的算法通常是將三維空間內(nèi)的散亂點云投影到二維平面上，進(jìn)行二維 Delaunay 三角剖分，完成網(wǎng)格化的過程。因為二維 Delaunay 三角剖分過程具有唯一性，即對于固定的點集無論使用何種 Delaunay 剖分方法，其最終的剖分結(jié)果都是一致的，這也是在二維平面上剖分結(jié)果良好，映射回三維空間中卻出現(xiàn)連接錯誤等情況，而且難以修正的原因。本章算法在此步驟中，并不剖分出唯一的結(jié)果，而是首先按照投影法的思想將鄰近點映射到二維平面上，尋找邊界邊的兩個邊緣點的近鄰點，然后通過設(shè)計約束準(zhǔn)則，快速縮小候選擴(kuò)展點的范圍，將符合條件的點集映射回三維空間中，在空間中依據(jù)實際的情況選擇最優(yōu)擴(kuò)展點。下面將詳細(xì)介紹各個約束準(zhǔn)則。(1) 三角形內(nèi)角約束準(zhǔn)則。在三角網(wǎng)格的區(qū)域生長過程中，我們希望生長出品質(zhì)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3099397